練馬区様、中央区様と共同で、
住民税賦課業務を支援するAIの全国展開に向けた実証を開始

全国の自治体における膨大な賦課修正作業の約60%削減を実現へ

当社は、東京都練馬区（区長：前川燿男、以下練馬区）様、東京都中央区（区長：山本泰人、以下中央区）様と共同で、住民税額の確認や修正を行う住民税賦課業務における複数種の課税書類（確定申告書、給与支払報告書、年金支払報告書など）の間での不整合を抽出し、修正方法を提示するAIの全国展開に向けた実証を開始し、2020年10月より実証システムの環境構築を実施します。

本共同実証は、練馬区様と当社が同テーマで2019年10月から2020年7月まで行った実証成果を踏まえ、練馬区様と中央区様、当社の3者で採択された総務省「自治体AI共同開発推進事業」に基づき実施するものです。株式会社富士通研究所（本社：神奈川県川崎市、代表取締役社長：原裕貴、以下富士通研究所）が練馬区様との共同実証で開発した、複数種の課税書類間の不整合を抽出し修正方法を自動提案するAIを活用し、中央区様のデータを用いてその導入効果を検証します。また、自治体の規模を問わず全国の自治体の住民税賦課業務でのAI適用と賦課修正作業の約60%削減を目指し、汎用的なAI仕様の策定、およびAI導入・運用手順の標準化を検討します。

当社は、本事業で構築した住民税賦課業務向けのAI学習モデルをもとに新ソリューションを開発し、2021年度下期に自治体向け税業務システム「FUJITSU 公共ソリューション MICJET（以下、MICJET）」のラインナップに追加し提供予定です。

本共同実証については、10月14日（水曜日）から開催するオンライン形式のグローバルイベント「Fujitsu ActivateNow」にて、10月16日（金曜日）より紹介します。

共同実証概要

目的：
- 住民税賦課業務へのAI導入効果を検証
- 全国展開に向けた汎用的なAI仕様の策定、およびAI導入・運用手順の標準化検討

期間と場所：

実施期間	：	・2020年8月から9月まで：実証計画を立案、中央区様から過去の修正データや修正ノウハウを抽出
		・2020年10月から12月まで：実証システムの環境構築、汎用的なAI仕様の策定、情報セキュリティ対策の検討
		・2020年11月から2021年2月まで：中央区様のデータを用いてAI導入の有効性検証、AI導入・運用手順の標準化検討
実施場所	：	東京都練馬区役所（所在地：東京都練馬区豊玉北6丁目12番1号）
		東京都中央区役所（所在地：東京都中央区築地1丁目1番1号）

実証内容：
1. 汎用的なAI仕様の策定
  練馬区様と中央区様の課税資料データを学習させて構築したAIを他自治体でも活用できるように、汎用的な仕様を策定。
2. AIの高度化
  練馬区様と中央区様のデータを活用し、学習データ増加に伴うAIの精度向上を実証。
3. 自治体規模に依存しないAI導入の有効性検証
  練馬区様との実証で開発したAI技術を中央区様に適用し、自治体の規模に依存しないAI導入の効果を検証。
4. 情報セキュリティ対策の検討
  自治体の基幹システムに格納された個人情報を含むデータを、クラウド上で稼働するAIと連携させる際に必要となる匿名加工などの情報セキュリティ対策を検討し、不適切なデータ移行が発生しないことを確認。
5. AI導入・運用手順の標準化検討
  AI導入の標準手順の妥当性や、法改正への対応などのAI導入後のアップデートにおける標準仕様の実現性と運用性について、有識者を交えて確認。
図1. 実証内容
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富士通研究所が開発した技術：
2019年10月から2020年7月に練馬区様と実施した共同実証を通じて、富士通研究所が複数種の課税書類間の不整合を抽出し、賦課の修正方法を自動提案する技術を開発しました。

本技術は、過去の課税書類の不整合箇所とその修正方法をAIに学習させ、異なる種類の書類間における矛盾の有無の判定と、矛盾が生じている場合の書類の修正提案を、それぞれ別のAIを用いることで高精度に実現する技術です。

矛盾の有無の判定では、複数の学習モデルを併用することで、より高い精度での判定を可能にし、整合している課税書類の選別・確認作業については、人手を介さず全てAIで実行できます。

書類の修正提案では、過去のベテラン職員による修正履歴を特徴量化してAIに学習させることにより、不整合が生じている課税書類のデータ項目の修正方法や修正内容をAIが推定し提示できます。これを見ながら作業することで、業務経験の浅い職員でもベテラン職員と同等の修正を行えます。

図2．不整合抽出・修正提示のAIアルゴリズムのイメージ
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練馬区様との共同実証成果

2019年10月から実施した練馬区様との実証では、「MICJET」で管理する確定申告書や給与支払報告書、住民税申告書などの課税書類の照合でエラー検出された不整合について、AIが不整合のパターンを判断し、賦課修正の要否と修正方法のレコメンドを実施。AIによるパターン判断の精度を評価した結果、実業務に適用できるレベルの正答率98.4%を達成。
練馬区様では、2020年度は約5.8万件のエラーが検出され、修正作業に約1,450時間（予測値）を要する見込みでしたが、AIを適用することで約680時間まで短縮させることができ、作業時間53.1%削減を実現。
今後、AIによるレコメンドメッセージのわかりやすさの改善やAI活用についての職員の習熟度の向上、AIが職員確認不要と判断したものを一括処理する機能の提供などにより、将来的には当初の目標である賦課修正工程の約60%の作業時間を削減できる見込み。

今後の展開

当社は、本実証実験で構築したAI学習モデルをもとに新ソリューションを開発し、2021年度下期に「MICJET」のラインナップに追加し提供予定です。

商標について

記載されている製品名などの固有名詞は、各社の商標または登録商標です。

以上

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